标准库数组对于二进制I/O非常有用，例如将整型数组转换为要写入wave文件的字符串。也就是说，正如许多人已经注意到的，如果你要做任何实际工作，那么你应该考虑使用NumPy。

这是一种交易!

各有优点:

list

灵活的 可以是异质的

数组(例如:numpy数组)

统一值数组 均匀 紧凑(尺寸) 高效(功能和速度) 方便

Basically, Python lists are very flexible and can hold completely heterogeneous, arbitrary data, and they can be appended to very efficiently, in amortized constant time. If you need to shrink and grow your list time-efficiently and without hassle, they are the way to go. But they use a lot more space than C arrays, in part because each item in the list requires the construction of an individual Python object, even for data that could be represented with simple C types (e.g. float or uint64_t).

数组。另一方面，数组类型只是C数组的精简包装。它只能保存同构数据(也就是说，所有的数据类型都是相同的)，因此它只使用sizeof(一个对象)* length字节的内存。通常，当需要将C数组公开给扩展或系统调用(例如，ioctl或ftnl)时，应该使用它。

数组中。array也是Python 2中表示可变字符串的合理方式。x(数组('B'，字节))。然而，Python 2.6+和3。X提供了一个可变字节字符串bytearray。

但是，如果您想在数值数据的齐次数组上进行数学运算，那么最好使用NumPy，它可以自动向量化复杂多维数组上的操作。

长话短说:数组。当你出于数学以外的原因需要一个同构C数据数组时，数组是很有用的。

我的理解是数组更有效地存储(例如，作为连续的内存块与指向Python对象的指针相比)，但我不知道有任何性能上的好处。此外，使用数组必须存储相同类型的原语，而列表可以存储任何类型的原语。

numpy array和list之间的一个重要区别是，数组切片是原始数组的视图。这意味着数据不会被复制，对视图的任何修改都将反映在源数组中。

对于几乎所有情况，普通列表都是正确的选择。arrays模块更像是C数组上的一个薄包装器，它为您提供了一种强类型容器(参见文档)，可以访问更多类似C的类型，如有符号/无符号short或double，这些都不是内置类型的一部分。我会说，只有在你真的需要它的时候才使用数组模块，在所有其他情况下，坚持使用列表。